$ i# O! G' |9 Z9 ~
C& `$ }" ]* {& C〖课程介绍〗
: J" P* F& _* A7 E8 {目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。( S+ l. W) p6 o Q- J( f7 l7 Q
$ X! c0 K7 a, O8 d0 {
〖课程目录〗. T6 v* x8 N3 _5 K9 a
第1章 课程导学
/ w0 g- l' k1 N' N+ l7 z1-1 课程导学 (12:34)
: N) C) L/ K/ ~( O3 p+ w/ X
. u/ q/ o* _8 \4 `0 G第2章 基础知识
# f1 |. ^% P7 v. S# c* ]" N! l. J2-1 什么是TensorFlow (10:24)
7 Y& J( W+ E( Q* B7 [' W$ c) G: L2-2 张量、图、会话 (06:17)& C7 o& z5 f" b! j3 S3 U& c
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
8 X" _8 Y# _& }: h# a: D2-4 Android操作系统 (16:19)
8 H4 k R) p3 {0 Q5 @2-5 Java安装 (10:15)
$ }" X4 `* q* k2-6 Java环境搭建 (02:40)
( a2 W" Y. o2 r" ^2-7 Android安装及运行 (10:39)
: `! V: H% h3 _0 _, B# P' M2-8 第一个Android程序 (05:34)
) P2 ]/ ~. ?$ k* \1 S4 J0 v( o0 z. |7 S6 @9 O; {; Q5 C3 s& V; O
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
9 [2 @: ^. E g6 V2 f6 Q3-1 常用模型 (10:15)
6 V6 B q0 M% X6 B$ t1 F" X3-2 BP神经网络 (10:53)
/ X: I7 c% T+ O7 E4 v" f% j% B( K3-3 循环神经网络（1） (06:58)5 J+ _6 j, X3 ~0 ^' y- u2 g" ?* N
3-4 循环神经网络（2） (06:07)( S1 H4 v }1 z2 S m' T0 R2 D$ `
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
I0 T- M' i4 |4 M1 a3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
' b L S5 u: I& Z5 T; W3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
/ C5 c5 O! X4 k1 x/ E3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
: T, u# W2 P/ u" \% b0 B
K5 ^# g9 |, f; f; _9 [) x第4章 NLP基础3 E" s: b, }3 ]
4-1 NLP基础 (04:19)0 E3 [+ \% X- b8 t) l6 W
4-2 分词技术 (05:29)
5 m1 Y _0 [& q! d6 B! h8 L$ H" x4-3 词性标注 (08:34)
3 A+ p, W+ B0 y4 X3 L% x# H4-4 命名实体识别 (08:25)' h3 p8 }9 T7 ?( L+ C
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
& D0 G! @' K* x( Y4 }" y4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
9 J7 O+ V% _- w" X" x4 A4-7 隐马尔科夫模型 (16:37): ~1 P2 a" P3 a% Y
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
# N7 [$ d; ~4 t4 W2 _+ G4 |4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
$ \2 v5 m! S, u @% ]+ T4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)& T0 G& E1 b, n9 {; J
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
) d( Z9 X* ^' P, d
+ W! |+ b6 c6 {, P: H* J# M9 G5 R第5章 文本处理方法
+ i( ~4 _0 ]3 h8 d' H# m5-1 语料的获取与处理 (15:19)+ x# k Y; e0 |& J- L/ C4 l% }
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
9 a5 ^8 m- q& L* L5 p# [5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)! S5 L+ R( u6 _8 Z5 p
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45) S5 U# J1 X6 b8 X; n( M; A
5-5 词向量与Word2vec (07:26)7 J7 f d y6 ]* t
5-6 文本处理方法 (11:39)
n: x4 L8 h# `" j$ i
2 y0 E) p6 t+ t2 ^第6章 实战之聊天语料处理
; q; y% C9 |4 b' G4 q. v5 y# K: r6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)0 k: i' M T }. @
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
; K0 y8 j ^ S* N: ^2 _8 t6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
! y. d4 c7 u5 ^* h9 F6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)& |& x$ k& `; l8 @% w; }
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
; V$ Z3 P3 `5 E& P6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
& x& I( F% C3 R; R, y7 r' |6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)8 _$ r) _' o) z' {- h, P7 r
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)& Z: r* q: x4 Q2 a% j- b8 s
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
! G9 f+ Y9 D& I: F% |( O7 E& { U6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)+ L" w6 [, q0 L! n* i) P
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)0 s9 s% w1 g5 n( A/ `
6-12 语料处理实战小结 (11:36), J1 W5 }( I# R, L) Z0 T& l% ]
$ l. n/ s( y; _/ s1 k5 Q$ \# {% ?第7章 聊天机器人原理
5 \- N) m: U+ j7-1 Seq2Seq模型 (10:37)' m/ `+ U `( {; j3 t
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)# F( k3 _: g" c) i5 _# M" n
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)3 h! q5 a9 T& ~0 b$ w4 z
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)* J: y7 V. G; \7 ~1 V
9 s' K! X# ?; x$ e0 p% @7 {第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理1 H5 i( O, \8 `! @& t
8-1 线程处理（1） (09:15)
2 X0 _# H$ t0 W/ X3 H2 s0 t0 |8-2 线程处理（2） (10:10)5 ?' \: }* G) v) @/ F6 t% P
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)/ X0 b! @0 D) Y$ P& i7 q+ R
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)$ B' h( h5 v3 s1 l% X
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
/ R' K1 C) ]2 u7 {8-6 batch_flow（1） (07:28)1 {; `( a+ a8 J/ t5 T
8-7 batch_flow（2） (05:49); C q' b2 o% z, o0 D+ V. b
8-8 batch_flow（3） (14:43)
. ~ ?6 i4 a7 P- a, Z5 W. M6 `8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
( ~# Z. L C& S8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)" ]: c {; p$ ?; g1 \8 U
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
( W( H$ y1 o% r8 M$ Z. b8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
9 C/ y( g9 g6 y* u' d8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
" w/ E2 b) W4 O* d" m) m; I* K* k6 W! {7 _0 G. P, I- G" }
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
9 Q7 z$ L4 e+ V: p- s9-1 基本流程介绍 (10:37)
: p+ h( u1 x* Y! S& r2 G' n9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
i& f, r2 G3 @ ]' \9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
' I" _0 `* v0 _' a6 g0 Z9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
4 A- n( i4 N* u$ m2 X2 h9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
8 c% t0 j& [" t. u3 ^- N' W- Y9-6 构建模型（1） (06:43)8 t `0 u. ?% c' g
9-7 构建模型（2） (08:38); ~# t& E: ?) L9 U9 m2 R L5 |5 A
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
: y& |. g: Y+ \! E+ _ s9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
; @/ a+ K7 x) Z7 A, p9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)" Q- s" G* ^0 [4 M1 R9 R6 _% R$ G
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
# F! M4 Y4 [$ `4 T A/ e8 X9-12 构建解码器（1） (08:28)$ p; w6 d7 }/ z0 O
9-13 构建解码器（2） (09:22); W) I* {' P# O0 ~
9-14 构建解码器（3） (07:36): k! N5 \+ J0 N4 c+ H& R: r
9-15 构建解码器（4） (09:19), D& c& u" u+ P5 X4 y+ k& A
9-16 构建解码器（5） (10:59)1 j1 j) g! G1 [$ w
9-17 构建解码器（6） (09:28)
+ B, r; g2 F; [! F" I( K9 c, X9-18 构建解码器（7） (14:52)
. z9 w, ~9 e) u/ y- j7 o9-19 构建解码器（8） (17:02)) m: j( g5 T8 q3 y# d
9-20 构建优化器（1） (09:56)
- R' o# W8 j* k; [6 S, m6 B9-21 构建优化器（2） (08:48)
( r% |+ J( I! [7 @6 S' s9-22 构建优化器（3） (06:01)
" c# s+ ` E* y4 n9-23 输入检查 (11:51)5 U1 d/ {( a& k$ j9 S B
9-24 训练模型 (11:59)$ q: }7 @% x) m/ J
9-25 预测模型 (07:22)
y0 a' ^- I7 A5 I' L, n3 i) L2 B8 I- ]: B& V& J7 h# l
第10章 聊天机器人模型的训练和验证* s' R& a# R3 [7 i9 [' d
10-1 第一种模型训练（1） (06:17). D' c9 Q1 X* J' r6 ?( p
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)3 ^2 q% x3 @9 d3 s( s( ]$ {# T* `" ^
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)0 e) U# \' b* x2 Q0 O2 W7 P
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)( P, w: P3 u3 a( `
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)2 {& v* T, S$ w4 F
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
8 a9 i. J/ M# Y2 @; u, I3 S10-7 第二种模型训练（2） (12:06)5 Y( e% ]3 n% M( q# b& G
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)- ~# e. g; m4 {* N* F1 |5 T
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45); I' j: |/ |3 f+ H. g' q
1 ~4 f5 g, s# U6 Z' x8 Z1 ~' q: P& Z* t第11章 Android的打包与发布
: h9 L9 m; O3 [& d11-1 新建项目 (07:49)
; I3 H. a6 ]! f" ?+ m4 v11-2 代码结构讲解 (17:15)" D+ W. W8 T; b& O# G3 G& p7 ?( w
11-3 私有变量的定义 (12:25)/ L. k# f, g% |
11-4 参数初始化 (11:54)( W9 I* z6 B7 O' Z' Q0 q9 F
11-5 听写UI监听器 (19:18)# P7 {) d- I9 w+ W; W& h+ k
11-6 合成回调监听器 (05:58)
5 \# ~( o6 x; g0 m% Z6 r5 d1 J11-7 听写监听器 (27:14)
" P8 Z$ p: k4 g3 e/ e/ k4 P. b11-8 语音合成参数设置 (08:59)% S8 o1 L6 [1 P8 D
11-9 完善项目 (21:32)
+ G% U6 G5 L- `3 q. ^, B% z! c11-10 打包发布 (07:15)
% I9 F W) M, K3 @3 i
* B2 l! y# d& _: C〖下载地址〗
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